Level-Dependent Subcortical Electroencephalography Responses to Continuous Speech
Notice bibliographique
Résumé
The auditory brainstem response (ABR) is a measure of subcortical activity in response to auditory stimuli. The wave V peak of the ABR depends on the stimulus intensity level, and has been widely used for clinical hearing assessment. Conventional methods estimate the ABR average electroencephalography (EEG) responses to short unnatural stimuli such as clicks. Recent work has moved toward more ecologically relevant continuous speech stimuli using linear deconvolution models called temporal response functions (TRFs). Investigating whether the TRF waveform changes with stimulus intensity is a crucial step toward the use of natural speech stimuli for hearing assessments involving subcortical responses. Here, we develop methods to estimate level-dependent subcortical TRFs using EEG data collected from 21 participants listening to continuous speech presented at 4 different intensity levels. We find that level-dependent changes can be detected in the wave V peak of the subcortical TRF for almost all participants, and are consistent with level-dependent changes in click-ABR wave V. We also investigate the most suitable peripheral auditory model to generate predictors for level-dependent subcortical TRFs and find that simple gammatone filterbanks perform the best. Additionally, around 6 min of data may be sufficient for detecting level-dependent effects and wave V peaks above the noise floor for speech segments with higher intensity. Finally, we show a proof-of-concept that level-dependent subcortical TRFs can be detected even for the inherent intensity fluctuations in natural continuous speech.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».